Der umfassende Leitfaden zur KI bei der Erfassung von Rechnungsdaten

Herkömmliche Rechnungsverarbeitungsmethoden versagen oft in der sich ständig weiterentwickelnden Geschäftslandschaft, in der Zeit Geld ist und Präzision von größter Bedeutung ist. Die manuelle Erfassung von Rechnungsdaten ist umständlich, zeitaufwändig und fehleranfällig und stellt für Unternehmen, die nach Effizienz streben, schon lange einen Engpass dar. Allerdings verändert sich das Finanzwesen und die transformative Kraft der künstlichen Intelligenz markiert eine neue Ära.

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem die mühsame Aufgabe, Rechnungsstapel zu sortieren und Daten manuell einzugeben, der Vergangenheit angehört. Dies ist das Versprechen, das KI bei der Erfassung von Rechnungsdaten bietet – ein Versprechen, nicht nur Prozesse zu rationalisieren, sondern auch den Kern der Art und Weise zu revolutionieren, wie Unternehmen ihre Finanztransaktionen verwalten.

In diesem Blog untersuchen wir die zentrale Rolle der KI bei der Neugestaltung der Rechnungsverarbeitung. Von den Herausforderungen, mit denen Unternehmen in der aktuellen Landschaft konfrontiert sind, bis hin zu den konkreten Vorteilen von KI bei der Erfassung von Rechnungsdaten.

Was ist KI-basierte Rechnungsdatenerfassung?

Die KI-basierte Rechnungsdatenerfassung nutzt Technologien der künstlichen Intelligenz (KI), um die Extraktion relevanter Informationen aus Rechnungen zu automatisieren und zu verbessern. Herkömmliche Rechnungsverarbeitungsmethoden erfordern häufig eine manuelle Dateneingabe, was zeitaufwändig, fehleranfällig und ressourcenintensiv sein kann. KI-basierte Lösungen zielen darauf ab, dies zu revolutionieren, indem sie fortschrittliche Technologien nutzen, um die Datenextraktion aus Rechnungen effizient zu optimieren.

Zu den wichtigsten Komponenten der KI-basierten Rechnungsdatenerfassung gehören:

1. Optische Zeichenerkennung (OCR): Die OCR-Technologie ist für die KI-basierte Erfassung von Rechnungsdaten von grundlegender Bedeutung. Es ermöglicht dem System, Textdaten aus gescannten oder fotografierten Rechnungen zu erkennen und zu extrahieren.
2. Maschinelles Lernen (ML): Maschinelles Lernen (ML): Algorithmen des maschinellen Lernens werden eingesetzt, um dem System beizubringen, verschiedene Muster, Strukturen und Formate von Rechnungen zu verstehen und zu erkennen.
3. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP ermöglicht es dem System, den natürlichsprachlichen Inhalt von Rechnungen zu verstehen und zu interpretieren. Dies ist besonders nützlich, um beschreibenden Text, Rechnungsdetails und andere Kontextinformationen zu verstehen.
4. Datenvalidierung und -verifizierung: KI-basierte Lösungen umfassen häufig Mechanismen zur Validierung und Verifizierung extrahierter Daten anhand vordefinierter Regeln oder bestehender Datenbanken. Dies trägt dazu bei, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der erfassten Informationen sicherzustellen.
5. Automatisierung von Arbeitsabläufen: KI kann in End-to-End-Rechnungsverarbeitungsabläufe integriert werden und Aufgaben wie Datenextraktion, Validierung und sogar die Einleitung von Genehmigungsprozessen automatisieren. Diese Automatisierung reduziert den Bedarf an manuellen Eingriffen und beschleunigt die Gesamtbearbeitungszeiten.
6. Anpassungsfähigkeit an Variabilität: KI-basierte Systeme sind darauf ausgelegt, Schwankungen in Rechnungsformaten, -layouts und -strukturen zu bewältigen. Diese Anpassungsfähigkeit ist von entscheidender Bedeutung, da Rechnungen je nach Branche, Anbieter und Region erheblich variieren.
7. Verbesserte Datengenauigkeit und Fehlerreduzierung: Durch die Minimierung manueller Eingaben verringert die KI-basierte Erfassung von Rechnungsdaten die Wahrscheinlichkeit von Fehlern im Zusammenhang mit der menschlichen Dateneingabe erheblich. Dies wiederum erhöht die Genauigkeit der Finanzdaten.
8. Verbesserte Einblicke und Berichte: KI-Technologien ermöglichen es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus Rechnungsdaten zu gewinnen. Die Analyse von Trends, die Identifizierung von Anomalien und die Erstellung umfassender Berichte werden leichter zugänglich und tragen zu einer besseren Entscheidungsfindung bei.

Die KI-basierte Rechnungsdatenerfassung ist ein leistungsstarkes Tool für Unternehmen, die ihre Finanzprozesse optimieren, Betriebskosten senken und die Gesamteffizienz steigern möchten. Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden diese Lösungen wahrscheinlich eine immer wichtigere Rolle bei der Modernisierung und Zukunftssicherheit von Finanzabläufen spielen.

Was beinhaltet die Erfassung von Rechnungsdaten traditionell?

Die Rechnungsverarbeitung, die durch manuelle Dateneingabe gekennzeichnet ist, stellt Unternehmen in der aktuellen Landschaft vor verschiedene Herausforderungen. Der arbeitsintensive Charakter traditioneller Methoden führt zu Ineffizienzen und Verzögerungen, was die zügige Bearbeitung von Rechnungen erschwert. Dieser manuelle Ansatz kostet wertvolle Zeit und wirft Skalierbarkeitsprobleme auf, wenn Unternehmen expandieren. Die Abhängigkeit von menschlicher Arbeitskraft führt zu ressourcenintensiven Prozessen und schränkt die strategische Zuweisung von Ressourcen für wichtigere Geschäftsaktivitäten ein.

Darüber hinaus ist die manuelle Eingabe von Daten anfällig für Fehler, die von Tippfehlern bis hin zu Fehlinterpretationen reichen können, wodurch die Genauigkeit der Finanzunterlagen beeinträchtigt wird. Solche Ungenauigkeiten können sich durch die Berichterstattung verbreiten und Anlass zu Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit von Finanzdaten geben. Das Fehlen automatisierter Validierungsmechanismen trägt zusätzlich zu diesen Herausforderungen bei und unterstreicht die Notwendigkeit eines robusteren und fehlerresistenteren Ansatzes.

Ineffizienzen erstrecken sich auch auf Genehmigungsabläufe, wo manuelle Prozesse zu langsameren Zyklen führen und sich auf Zahlungsfristen und Lieferantenbeziehungen auswirken. Die traditionelle Abhängigkeit von papierbasierten Systemen erhöht die Komplexität zusätzlich, verringert die Zugänglichkeit und behindert den Übergang zu schlankeren digitalen Formaten. Dieser allmähliche Wandel stößt auf Widerstand und stellt die Umsetzung vor Herausforderungen.

Bei der manuellen Verarbeitung ist die Datentransparenz in Echtzeit begrenzt, sodass schnelle und fundierte Entscheidungen nicht möglich sind. Auch die Betrugsanfälligkeit ist erhöht, da manuelle Prozesse oft über keine robusten Validierungsmechanismen verfügen, was das Risiko nicht autorisierter Transaktionen und finanzieller Verluste erhöht. Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften wird zu einer Herausforderung, da die manuelle Bearbeitung von Rechnungen die Einhaltung von Genauigkeits- und Berichtsanforderungen behindert.

Angesichts dieser Herausforderungen wird der Modernisierungsbedarf in der Rechnungsverarbeitung deutlich. Unternehmen suchen zunehmend nach technologischen Lösungen und konzentrieren sich dabei auf die KI-basierte Erfassung von Rechnungsdaten, um Ineffizienzen zu beheben, Fehler zu reduzieren und die Skalierbarkeit ihrer Finanzabläufe zu verbessern. Der Übergang zu automatisierten, technologiegesteuerten Prozessen bedeutet einen strategischen Schritt hin zu einer effizienteren und anpassungsfähigeren Rechnungslandschaft.

Hier kommt KI ins Spiel: ein Game-Changer in der Rechnungsdatenerfassung

Das Aufkommen der künstlichen Intelligenz (KI) markiert einen entscheidenden Moment in der Entwicklung der Rechnungsdatenerfassung und läutet eine transformative Ära ein, die eine Revolution traditioneller Prozesse verspricht. KI-Technologien, darunter maschinelles Lernen (ML) und optische Zeichenerkennung (OCR), spielen eine zentrale Rolle bei der Neugestaltung der Rechnungsverarbeitung, indem sie Effizienz, Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit einführen.

Die Wirkung von KI zeigt sich am deutlichsten in ihrer Fähigkeit, früher manuelle und arbeitsintensive Aufgaben zu automatisieren und zu rationalisieren. Algorithmen des maschinellen Lernens, eine Teilmenge der KI, werden darauf trainiert, Muster, Strukturen und Variationen in Rechnungen zu erkennen. Diese Schulung befähigt das System zur Anpassung und Weiterentwicklung und verbessert kontinuierlich seine Fähigkeit, Daten aus Rechnungen unterschiedlicher Formate und Layouts genau zu erfassen.

OCR, ein weiterer integraler Bestandteil der KI, ermöglicht es dem System, Textdaten aus gescannten oder fotografierten Rechnungen zu interpretieren und zu extrahieren. Diese Technologie geht über die bloße optische Erkennung hinaus und untersucht die Semantik des Inhalts. Dadurch können KI-basierte Systeme numerische Daten und Kontextinformationen wie Lieferantendetails, Rechnungsdaten und Einzelposten entschlüsseln.

Die Verbindung von maschinellem Lernen und OCR bei der KI-basierten Rechnungsdatenerfassung stellt einen Paradigmenwechsel dar. Diese Technologien arbeiten synergetisch zusammen, um die Extraktion relevanter Informationen aus Rechnungen mit einer Genauigkeit und Geschwindigkeit zu automatisieren, die die manuelle Verarbeitung übertrifft. Das System lernt aus Erfahrung, passt sich an neue Rechnungsformate und sich ändernde Geschäftsanforderungen an und mildert die Einschränkungen, die durch die Starrheit traditioneller Methoden entstehen.

Darüber hinaus eignen sich KI-gesteuerte Systeme hervorragend für die Bearbeitung großer Rechnungsmengen und bewältigen die Skalierbarkeitsprobleme, mit denen Unternehmen konfrontiert sind. Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, von der Datenextraktion bis zur Validierung, werden der Zeit- und Ressourcenaufwand für die Rechnungsverarbeitung erheblich reduziert. Dies steigert die Effizienz und ermöglicht es Unternehmen, ihr Humankapital auf strategischere und wertschöpfendere Aktivitäten umzulenken.

Im Wesentlichen liegt die Rolle der KI bei der Revolutionierung der herkömmlichen Erfassung von Rechnungsdaten in ihrer Fähigkeit, die menschlichen Fähigkeiten zu erweitern und zu verstärken. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen und OCR können Unternehmen die Einschränkungen der manuellen Verarbeitung überwinden und sich einer Zukunft zuwenden, in der die Erfassung von Rechnungsdaten nicht nur eine funktionale Aufgabe, sondern ein dynamischer, intelligenter Prozess ist.

Was sind die Vorteile der KI-Rechnungsdatenerfassung?

Die Implementierung von KI bei der Erfassung von Rechnungsdaten bietet Unternehmen viele Vorteile, revolutioniert traditionelle Prozesse und ebnet den Weg für mehr Effizienz und Genauigkeit.

1. Verbesserte Genauigkeit: Eine erhöhte Genauigkeit ist einer der größten Vorteile, da KI-gesteuerte Systeme die Wahrscheinlichkeit von Fehlern im Zusammenhang mit der manuellen Dateneingabe erheblich reduzieren. Die Präzision, die Technologien wie optische Zeichenerkennung (OCR) und maschinelles Lernen bieten, sorgt für eine zuverlässigere Extraktion von Daten aus Rechnungen und trägt so zu einer höheren Genauigkeit in Finanzunterlagen bei.
2. Zeitersparnis: Ein weiterer überzeugender Vorteil ist die Zeitersparnis. Die durch KI eingeführte Automatisierung beschleunigt verschiedene Aspekte der Rechnungsverarbeitung, von der Datenextraktion bis hin zu Validierungs- und Genehmigungsworkflows. Diese Beschleunigung führt zu effizienteren Abläufen und schnelleren Reaktionszeiten während des gesamten Lebenszyklus der Rechnungsverarbeitung.
3. Reduzierte manuelle Fehler: Durch die Minimierung der Abhängigkeit von der manuellen Dateneingabe verringert KI das Risiko menschlicher Fehler wie Tippfehler und Inkonsistenzen. Diese Reduzierung trägt nicht nur zur Gesamtgenauigkeit der Finanzdaten bei, sondern schafft auch Vertrauen in Entscheidungsprozesse.
4. Effizienz im Workflow: KI rationalisiert den End-to-End-Rechnungsverarbeitungsworkflow und macht ihn effizienter und reaktionsschneller. Automatisierte Aufgaben, von der Datenerfassung bis zur Validierung, tragen zu einem nahtlosen und beschleunigten Prozess bei und ermöglichen es Unternehmen, größere Rechnungsmengen ohne Kompromisse bei der Genauigkeit zu bearbeiten.
5. Anpassungsfähigkeit an Variabilität: Anpassungsfähigkeit an Variabilität ist ein besonderes Merkmal von KI-Systemen. Diese Technologien demonstrieren Flexibilität bei der Handhabung verschiedener Rechnungsformate, -layouts und -strukturen. Durch kontinuierliches Lernen und Weiterentwicklung sorgt KI auch angesichts sich ändernder Rechnungslandschaften für nachhaltige Effizienz.
6. Kosteneinsparungen: Mit der Implementierung von KI gehen Kosteneinsparungen einher, da durch die Automatisierung der Bedarf an manueller Arbeit bei Dateneingabe- und Validierungsprozessen verringert wird. Dadurch werden Ressourcen freigesetzt, sodass Unternehmen ihr Personal strategisch für Aufgaben einsetzen können, die kritisches Denken und Entscheidungsfindung erfordern, was letztendlich zur betrieblichen Kosteneffizienz beiträgt.
7. Verbesserte Lieferantenbeziehungen: Durch schnellere Rechnungsverarbeitungszyklen, die durch KI ermöglicht werden, entstehen verbesserte Lieferantenbeziehungen. Pünktliche Zahlungen und effiziente Kommunikation fördern positive Lieferantenerlebnisse, stärken Partnerschaften und verbessern die gesamte Lieferkette.
8. Strategische Ressourcenallokation: Durch die Bewältigung routinemäßiger und sich wiederholender Aufgaben durch KI können Personalressourcen strategisch auf Aktivitäten ausgerichtet werden, die kritisches Denken, Problemlösung und strategische Entscheidungsfindung erfordern. Dies gewährleistet eine effektivere Nutzung des Humankapitals und treibt Unternehmenswachstum und Innovation voran.

Im Wesentlichen gehen die Vorteile von KI bei der Erfassung von Rechnungsdaten über die betriebliche Effizienz hinaus. Sie umfassen Genauigkeit, optimierte Arbeitsabläufe und strategische Vorteile und versetzen Unternehmen in die Lage, in einer zunehmend dynamischen und wettbewerbsintensiven Landschaft erfolgreich zu sein. Die Implementierung von KI ist nicht nur ein technologischer Fortschritt; Es handelt sich um eine strategische Investition in operative Exzellenz und die Zukunftsfähigkeit der Finanzprozesse.

Welche Funktionen muss eine KI-basierte Rechnungsdatenerfassungssoftware haben?

• Die Möglichkeit, Daten zu extrahieren, die in der Originalrechnung strukturiert, schlecht strukturiert und unstrukturiert sein können. Die Kohärenz der aus diesen verschiedenen Quellen extrahierten Daten wird durch KI-basierte Datenextraktion erleichtert.
• Die Möglichkeit, Daten aus mehreren Quellen und Rechnungsformaten zu extrahieren
• Die Fähigkeit, die extrahierten Daten für die spätere Verwendung in mehrere lesbare/bearbeitbare Formate zu konvertieren.
• Datensicherheit – Da die meisten aus Rechnungen gelesenen Daten Finanzdaten betreffen, können sie hochsensibel sein und die für die automatische Rechnungserfassung verwendete Software muss in der Lage sein, Finanzdaten vor Diebstahl, Hacking und Missmanagement zu schützen.

Beseitigung von Bedenken und Missverständnissen in Bezug auf KI bei der Erfassung von Rechnungsdaten

Besorgnis: Mangelnde Genauigkeit in KI-Systemen

Insight: KI-Systeme, insbesondere solche mit maschinellem Lernen und optischer Zeichenerkennung (OCR), haben eine bemerkenswerte Genauigkeit bei der Extraktion und Interpretation von Daten aus Rechnungen bewiesen. Zahlreiche Studien und reale Implementierungen haben gezeigt, dass KI-Technologien die manuelle Dateneingabe hinsichtlich Präzision und Fehlerreduzierung durchweg übertreffen.

Anliegen: Komplexität und Implementierungsherausforderungen

Insight: Auch wenn die Einführung von KI komplex erscheinen mag, sind viele Lösungen so konzipiert, dass sie benutzerfreundlich sind und sich leicht in bestehende Arbeitsabläufe integrieren lassen. Fallstudien aus verschiedenen Branchen zeigen erfolgreiche Implementierungen mit minimalen Störungen. Cloudbasierte KI-Lösungen verringern die Implementierungsherausforderungen zusätzlich, indem sie die Notwendigkeit umfangreicher Infrastrukturänderungen verringern.

Besorgnis: Sicherheits- und Datenschutzrisiken

Insight: KI-Systeme können mit robusten Sicherheitsmaßnahmen entworfen werden, um den Datenschutz zu gewährleisten. Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sind integraler Bestandteil von KI-Lösungen. Vertrauenswürdige Anbieter legen Wert auf Sicherheit, und viele erfolgreiche Implementierungen in sensiblen Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen belegen die Sicherheit der KI-gesteuerten Rechnungsdatenerfassung.

Besorgnis: Arbeitsplatzverlagerung und Auswirkungen auf die Belegschaft

Insight: Die Integration von KI in die Rechnungsdatenerfassung soll menschliche Arbeitskräfte nicht ersetzen, sondern vielmehr deren Fähigkeiten erweitern. KI-Systeme eignen sich hervorragend für sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben und ermöglichen es den Personalressourcen, sich auf strategische und wertschöpfende Aktivitäten zu konzentrieren. Unternehmen, die KI implementiert haben, berichten häufig von einer verbesserten Arbeitszufriedenheit und einer Umverteilung des Humankapitals auf sinnvollere Rollen.

Bedenken: Begrenzte Anpassungsfähigkeit an verschiedene Rechnungsformate

Insight: Moderne KI-Systeme sind darauf ausgelegt, anpassungsfähig zu sein und aus Erfahrungen zu lernen. Durch maschinelles Lernen können diese Systeme verschiedene Rechnungsformate, Layouts und Strukturen erkennen und sich an diese anpassen. Fallstudien aus verschiedenen Branchen zeigen die Vielseitigkeit von KI bei der Handhabung einer Vielzahl von Rechnungsvarianten und tragen so zu mehr Effizienz und Flexibilität bei.

Bedenken: Hohe Implementierungskosten

Insight: Während die Implementierung von KI-Lösungen mit anfänglichen Kosten verbunden sein kann, überwiegen die langfristigen Vorteile häufig diese Kosten. Erhöhte Effizienz, geringere Fehlerquoten und eine verbesserte Ressourcenzuweisung tragen im Laufe der Zeit zu erheblichen Kosteneinsparungen bei. Darüber hinaus bieten cloudbasierte KI-Lösungen einen skalierbareren und kostengünstigeren Ansatz für Unternehmen unterschiedlicher Größe.

Besorgnis: Abhängigkeit von der Internetverbindung

Insight: Während einige KI-Lösungen möglicherweise Cloud-Dienste nutzen, bieten viele Systeme Optionen vor Ort, wodurch die Abhängigkeit von einer kontinuierlichen Internetverbindung minimiert wird. Hybridmodelle bieten außerdem Flexibilität und stellen sicher, dass Unternehmen auch in Umgebungen mit zeitweisem Internetzugang reibungslos arbeiten können.

Zusammenarbeit zwischen KI und Fachleuten bei der Erfassung von Rechnungsdaten

1. Ergänzende Rollen: KI-Systeme zeichnen sich durch repetitive und regelbasierte Aufgaben wie Datenextraktion und -validierung aus. Menschliche Fachkräfte hingegen bringen Kontextverständnis, Intuition und Fähigkeiten zur Problemlösung mit. Durch das Verständnis der Stärken jeder Komponente können Unternehmen einen kollaborativen Arbeitsablauf etablieren, bei dem KI Routineaufgaben automatisiert und so menschliche Fachkräfte entlastet, die sich auf übergeordnete kognitive Aktivitäten konzentrieren können.
2. Menschliche Aufsicht für komplexe Szenarien: KI-Systeme können bei sehr nuancierten oder komplexen Szenarien auf Herausforderungen stoßen, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. Die menschliche Aufsicht wird für den Umgang mit Ausnahmen, die Interpretation mehrdeutiger Informationen und das Treffen differenzierter Entscheidungen, die über die Möglichkeiten der KI hinausgehen, von entscheidender Bedeutung. Diese Zusammenarbeit gewährleistet Genauigkeit und Zuverlässigkeit in vielfältigen und komplizierten Rechnungsszenarien.
3. Kontinuierliches Lernen und Verbesserung: KI-Systeme lernen kontinuierlich und passen sich an neue Daten an, doch bei der Verfeinerung und dem Training dieser Systeme ist menschliches Fachwissen von entscheidender Bedeutung. Menschliche Fachkräfte bringen domänenspezifisches Wissen ein, validieren KI-generierte Ergebnisse und geben Feedback zur Systemverbesserung. Dieser iterative Prozess verbessert die Anpassungsfähigkeit und Effektivität von KI in sich entwickelnden Geschäftsumgebungen.
4. Kontext und Beziehungen interpretieren: Während KI Muster erkennen und Informationen extrahieren kann, fällt es ihr möglicherweise schwer, nuancierte Kontextinformationen und komplexe Zusammenhänge in Rechnungen zu verstehen. Menschliche Fachkräfte bringen ein tiefes Verständnis für branchenspezifische Nuancen, Lieferantenbeziehungen und sich entwickelnde Geschäftsdynamiken mit. Ihre Fähigkeit, den Kontext zu interpretieren, stellt sicher, dass die extrahierten Daten korrekt sind und auf den breiteren Geschäftskontext abgestimmt sind.
5. Strategische Entscheidungsfindung: Strategische Entscheidungsfindung erfordert ein ganzheitliches Verständnis der Geschäftsziele, der Finanzplanung und der Compliance. Menschliche Fachkräfte nutzen ihre strategischen Denkfähigkeiten, um Erkenntnisse aus KI-gesteuerten Daten zu analysieren. Diese Zusammenarbeit stellt sicher, dass die von der KI extrahierten Informationen zu einer fundierten Entscheidungsfindung beitragen, die auf die übergreifende Geschäftsstrategie abgestimmt ist.
6. Steigerung der Arbeitszufriedenheit: Die Integration von KI zur Bewältigung von Routineaufgaben ermöglicht es menschlichen Fachkräften, sich an intellektuell anregenderen und sinnvolleren Arbeiten zu beteiligen. Menschliche Fachkräfte erleben eine höhere Arbeitszufriedenheit, wenn sie sich auf Aufgaben konzentrieren, die Kreativität, kritisches Denken und Problemlösung erfordern – Aspekte, die KI nicht reproduzieren kann.
7. Ethische Überlegungen und Voreingenommenheitsminderung: KI-Systeme können unbeabsichtigt vorhandene Verzerrungen in Trainingsdaten aufrechterhalten, was ethische Überlegungen erforderlich macht. Menschliche Fachkräfte tragen zur ethischen Aufsicht bei, sorgen für Fairness und mildern Vorurteile in Entscheidungsprozessen. Ihr ethisches Fachwissen ist von entscheidender Bedeutung für die Bewältigung komplexer ethischer Überlegungen im Zusammenhang mit KI-Anwendungen.

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